井下涡轮电机参数精密检测系统设计

井下涡轮电机是旋转导向钻井系统的电源、控制执行器和下传通信信号检测器,检测其电流、电压是实现井下自动控制和下传通信的关键。针对旋转导向钻井系统对涡轮电机参数的精密检测要求,检测系统采用Rogowski互感线圈进行检测,信号经过放大、精密整流、A/D转换后送给井下控制器。给出了系统的电路设计,提出了温度补偿办法。该检测系统已应用于某井下旋转导向钻井系统,效果良好。     

基于自抗扰技术的并网逆变器电流控制

为解决三相并网逆变器电流控制中网压扰动、变量耦合和模型参数偏差等诸多问题,在控制器设计中引入自抗扰技术.利用扩张状态观测器(ESO)对未知扰动进行估计,可同时补偿这些因素的影响.在分析ESO的误差特性和系统传递函数的基础上,提出了带宽参数的设计准则.通过引入等效增益系数,对比分析了线性/非线性ESO的估计、控制效果.仿真结果表明,所设计的控制器对系统参数变化具有强鲁棒性.最后通过实验进一步证实了ESO对扰动的估计和补偿能力,并给出了电感参数未知时控制增益的整定方法.     

基于ESO的磁悬浮直线同步电机变增益自适应迭代学习控制

对于可控励磁磁悬浮直线同步电机(CEMLLSM),常规迭代学习控制(ILC)精度低、抖振大,且抗外部扰动能力差。为提高跟踪精度,设计了一种基于扩张状态观测器(ESO)的变增益自适应ILC算法。首先,研究CEMLLSM的工作原理及数学模型。其次,设计基于ESO的变增益自适应迭代学习控制器,为控制器中固定增益部分引入指数可变增益,增加自适应迭代项对控制律中的未知参数进行迭代学习,从而减小系统抖振与误差并加快系统收敛速度。通过引入ESO观测系统的外部干扰,对控制量进行补偿,进而提高系统的抗扰动能力。最后,用MATLAB对控制系统进行仿真分析,仿真结果表明该算法能够有效减小跟踪误差,并对扰动有良好的抑制作用。     

基于Small RTOS51的旋转导向钻井工具主控制器设计

根据旋转导向钻井系统的需要,设计了一种基于嵌入式实时操作系统的主控制器模块.介绍了主控制器的具体功能,单片机的选型,硬件电路设计和实时操作系统的软件设计.在基于C51的单片机ADUC845上,移植了适合C51系统的嵌入式实时操作系统Small RTOS51,并通过精心设计进程任务和信号量实现了主控制器的全部功能,实时性也满足要求.经实验验证和现场作业,该主控制器在复杂恶劣的井下环境中,可以实现对旋转导向钻井工具稳定可靠的控制,展示出良好的应用前景.     

旋转导向钻井导向力测试标定系统设计

油田水平井和大斜度井的开发离不开旋转导向钻井技术的支持.旋转导向钻井工具导向力控制的精确与否决定了实钻轨迹是否沿着设计轨迹钻进.为了获取更加精确稳定的导向力,针对液压执行机构阻尼原件的不确定性和差异性,设计了一套导向力测试标定系统,该系统可同时测量3路液压推力,可降低3个推靠力之间的耦合影响,提高测量精度,并开发上位机软件,该软件具备实时推力曲线显示、数据自动处理、标定参数自动生成、测试报告自动保存等功能,大大提高工作效率,确保钻井轨迹控制的精确性,防止钻井事故发生.     

基于ESO的PMSM二阶滑模无差拍预测电流控制

针对永磁同步电机(PMSM)传统矢量控制系统的比例积分(PI)控制器易受电机参数和负载扰动的影响,导致调速系统鲁棒性差的问题,提出了一种基于扩张状态观测器(ESO)的PMSM二阶滑模无差拍预测电流控制(DPCC)策略。首先设计了基于ESO的二阶滑模速度控制器,并运用李雅普诺夫函数证明了其稳定性,在消除抖振的同时,提高了速度控制器的鲁棒性;然后,在电流环控制器中,采用DPCC,结合ESO对总扰动量D进行估计并分别对d轴和q轴进行补偿,提高了电流环的鲁棒性;最后进行了仿真和半实物实验验证,仿真及实验结果表明所提算法能够实现快速精确控制,明显提高了系统的鲁棒性。     

交直流联合输电系统中HVDC的自适应全局快速Terminal滑模控制

为了提高阻尼系数未知的交直流联合输电系统的运行稳定性,对系统未知参数进行动态估计,同时考虑到自适应backstepping滑模控制器的不足,采用自适应全局Terminal滑模控制方法,设计了一种新型直流输电系统的非线性附加控制器。该方法通过快速调节直流输电线路的输送功率,实现对整个系统稳定性的调节;综合线性滑动模态与非线性滑动模态的优点,使失稳系统能够快速、精确地收敛至平衡状态;考虑系统受具有未知上界的不确定小扰动及三相短路大扰动的影响,分别对干扰未知上界及系统未知参数进行实时动态估计。通过与自适应backstepping滑模控制器进行数值仿真对比,结果表明,该控制器具有更小的超调量,更短的控制响应时间,更准确的未知参数估计性能和更强的鲁棒性,能够更有效地提高系统的稳定性。     

含有未知扰动的阀控电液回转系统MFA-SM控制

针对阀控电液回转系统在围岩钻进过程中, 由于的参数不确定、未知负载以及外部扰动等非线性因素影响难以精确控制输出轴转速的问题, 设计了基于RBFNN扰动观测器的MFA-SM控制方案. 首先, 通过改进的动态线性化方法将电液系统等价线性化为仅与系统I/O数据相关的增量模型, 而未知负载及外部扰动则被合并为一个未知非线性时变项; 然后, 设计了RBFNN扰动观测器对该非线性项进行在线实时估计, 并根据系统的I/O数据来估计系统时变伪梯度参数;最后, 给出了相应的控制器设计。 仿真实验结果表明, 所设计的MFA-SM控制器能够对未知负载及外部干扰进行有效补偿, 相较于其他方法,该方案使得系统调节时间缩短了约10至15s, 最大超调量降低了7.4%左右, 且转速跟踪误差能够收敛到零。     

基于永磁同步电机模型辨识与补偿的自抗扰控制器

在用1阶自抗扰(active disturbance rejection controller,ADRC)控制的永磁同步电机(permanent magnetic synchr- onous motor,PMSM)调速系统中,当扰动变化大时,扩张的状态观测器(extended state observer,ESO)难以保证对扰动的估计精度。为了使ESO对扰动有更好的估计,提高1阶自抗扰控制器的性能,提出了PMSM调速系统的模型补偿自抗扰控制器方案。辨识出系统的部分模型,利用部分模型信息在一阶自抗扰控制器对扰动进行部分补偿,从而减小了ESO对扰动估计的压力,使得扰动估计精度提高。仿真结果表明,该算法具有更好的抗负载扰动能力。     

单轴稳定平台的自抗扰控制器设计

制导火箭弹中，常采用永磁同步电动机（PMSM）直驱稳定平台的控制方式实现稳定平台的解旋控制。自抗扰控制器（ADRC）算法中的扩张状态观测器（ESO）不依赖于控制系统的精确模型，能够实时估计载体转速和一些不确定的扰动。依据自抗扰控制技术，设计了单轴稳定平台的ADRC，对控制器优化处理，并进行了Matlab仿真以及实验验证。结果表明，该系统具有较强抗干扰能力及较高的控制品质。     

采用自抗扰控制器的高性能异步电机调速系统

矢量控制技术已被广泛地应用于高性能异步电机调速系统中,然而,由于在实时控制中存在严重的外部干扰,参数变化和非线性不确定因素,基于精确电机参数的准确解耦很难实现,并且磁通和转矩的动态性能也受到严重的影响,为了提高调速系统的动态性能,该文提出了一种可以取代经典PID控制器用于异步电机调速的非线性自抗扰控制器。自抗绕控制器由三部分组成;跟踪微分器,扩张状态观测器和非线性状态误差反馈控制律,利用扩张状态观测器,自抗绕控制器可以估计出系统状态变量及其广义导数,从而实现异步电机的精确解耦,此外,上述控制录需要精确电机参数就可以实现干扰补偿,这使得自抗绕控制器的设计能够独立于异步电机的精确数字模型。仿真和实验结果表明,相对于经典PID控制器,自抗绕控制器在较宽的调速范围内具有更好的动态性能以及对负载扰动,电机参数变化都具有更好的鲁棒性。     

基于重复自抗扰控制的感应电机矢量控制方法

为了实现感应电机的精确解耦和扰动补偿,降低自抗扰控制对参数的依赖性,提出一种基于重复自抗扰控制的感应电机矢量控制方法,该控制方法通过融入重复控制,进一步提升了传统感应电机自抗扰控制系统抗扰动的能力,并提高了控制精度。基于重复控制的思想,周期性跟踪并补偿误差,逐周期减小误差,提高了系统的扰动隔离度,因而减少了自抗扰控制对于参数鲁棒性的依赖性。仿真和实验结果验证了所提出的重复自抗扰控制方法比传统自抗扰控制在抗扰动性和参数变化方面有更好的控制效果和鲁棒性。     

硬盘磁头快速精确定位伺服控制系统的设计

针对以音圈电机作为伺服机构的硬盘磁头定位伺服系统的性能要求,设计了一个参数化的控制器并进行仿真和实验研究。在控制设计中,采用一种复合非线性反馈(CNF)控制技术,以提高控制系统的瞬态性能,达到快速的响应和低超调;通过设计一个降阶观测器对伺服系统中的未知扰动进行估计及补偿,消除扰动可能带来的稳态跟踪误差。仿真和实验结果表明硬盘磁头可以实现对目标磁道快速准确的定位。参数化设计的伺服控制器具有通用性,可推广应用到其他伺服系统。     

基于H∞/m方法的永磁直线同步电机鲁棒二自由度控制

针对永磁直线同步电机(PMLSM)直接驱动伺服系统易受负载扰动、测量噪声及参数变化影响的特点，基于H￥/m方法设计了一个鲁棒二自由度速度控制器，解决了传统单自由度控制器在满足系统跟踪性能和抗干扰性能要求方面存在的矛盾。由于在求解m控制器时应用了标准H￥控制理论，大大提高了m控制器的获得速度。该速度控制器克服了标准H￥控制器保守性的缺点，并且对负载扰动、测量噪声和参数不确定性等干扰的抑制方面也比标准H￥控制器更具鲁棒性。仿真结果及分析表明，所提基于H￥/m方法二自由度速度控制器，满足高精度永磁直线同步电机伺服系统对鲁棒性和快速性的要求。     

直接驱动环形永磁力矩电机m-H∞速度控制器设计

针对直接驱动数控转台用环形永磁力矩电机易受负载扰动及参数变化影响的特点，将去除正交性假设的H∞控制器设计方法与m综合中的m-K迭代法相结合，设计了一个m-H∞速度控制器。除去正交性假设可以大幅度压缩m值上界，减少搜寻时间与范围。与纯H∞控制器相比，该速度控制器对负载扰动和参数不确定性更具鲁棒性，且控制器的获取也比m控制器快。仿真结果及分析表明，所提出的m-H∞速度控制器满足高精度直接驱动数控转台用环形永磁力矩电机伺服系统对鲁棒性和快速性的要求。     

基于自抗扰控制器的开关磁阻电动机转矩控制系统

将具有优良抗干扰性能的自抗扰控制器(ADRC)引入开关磁阻电动机的转矩控制系统中,回避了传统转矩控制器设计中对转矩逆模型精确建模的要求。将模型的不确定性及负载作为干扰,利用自抗扰控制器内部的扩张状态观测器观测系统的内外扰动项,并进行前馈补偿,从而实现转矩控制系统中转速环与电流环之间的精确解耦。仿真结果表明该控制系统具有良好的动、静态特性,对负载扰动、电机参数变化都具有较好的鲁棒性,可以实现高性能的转矩控制。     

基于模型参考神经网络的异步电机鲁棒速度控制方法

提出一种新型的基于模型参考神经网络的异步电机驱动系统鲁棒速度控制方法。由带负载转矩观测器的两层神经网络对象辨识器(NNPI)对未知的电机动态参数进行实时的自适应辨识与估计。由双层神经网络PI控制器(NNC)对异步电机转子速度进行鲁棒控制。神经网络使用学习算法以自动调节NNPIC的参数并有效地降低系统对参数变化以及负载扰动的敏感度。仿真结果表明该方法对于参数变化和负载转矩扰动具有很强的自适应能力,能够提高异步电机的性能,并减小其对参数变化、非线性影响以及负载扰动的敏感度。     

永磁同步电机传动系统电流环非线性自抗扰控制器的设计与稳定性分析

高性能永磁同步电机伺服系统要求有快速响应的电流内环以保证系统的高动态性能,传统PI调节器容易出现超调及振荡调整过程。为实现对高性能永磁同步电机伺服系统电流环的精确控制,采用自抗扰控制器代替传统PI调节器,将电流环中电动势项和定子电阻压降项作为内部扰动量,其他未知扰动作为外部扰动量,设计了电流环非线性自抗扰控制器。与传统PI调节器相比,自抗扰控制器可以对系统内外部扰动量进行实时观测补偿,具有更好的系统抗扰动能力,可以更迅速、精确地跟随电流指令;为避免因控制器参数选取不合适而引起的电流环周期振荡,采用描述函数法对非线性自抗扰控制器取不同参数时电流环的稳定性进行了分析。通过仿真和实验验证了控制器设计的有效性。     

基于线性矩阵不等式的环形永磁力矩电机的H2/H∞静态输出反馈控制

针对直接驱动数控转台用环形永磁力矩电机易受负载扰动及自身参数变化影响的特点，文中基于线性矩阵不等式(linear matrix inequality, LMI)，设计了一个多目标混合H2/H￥静态输出反馈控制器，该控制器可使闭环系统的极点均落在预先选定的线性矩阵不等式区域D内来实现极点配置。所设计的多目标控制器同时考虑了闭环系统的极点位置和2 个重要的鲁棒性能指标(H2和H￥范数)，不但保证系统的稳定型和快速性，还使系统对外界及自身扰动具有较强的鲁棒性，在很大程度上解决快速性和鲁棒性之间的矛盾。仿真结果及分析表明，所提出控制器满足高精度直接驱动数控转台用环形永磁力矩电机伺服系统对快速性和鲁棒性的要求。     

Development and implementation of a hybrid intelligent controller for interior permanent-magnet synchronous motor drives

A hybrid neuro-fuzzy scheme for online tuning of a genetic-based proportional-integral (PI) controller for an interior permanent-magnet synchronous motor (IPMSM) drive is presented in this paper. The proposed controller is developed for accurate speed control of the IPMSM drive under various system disturbances. In this work, initially different operating conditions are obtained based on motor dynamics incorporating uncertainties. At each operating condition a genetic algorithm is used to optimize the PI controller parameters in a closed-loop vector control scheme. In the optimization procedure a performance index is developed to reflect the minimum speed deviation, minimum settling time and zero steady-state error. A fuzzy basis function network (FBFN) is utilized for online tuning of the PI controller parameters to ensure optimum drive performance under different disturbances. The proposed FBFN-based PI controller provides a natural framework for combining numerical and linguistic information in a uniform fashion. The proposed controller is successfully implemented in real time using a digital signal processor board DS 1102 for a laboratory 1-hp IPMSM. The effectiveness of the proposed controller is verified by simulation as well as experimental results at different dynamic operating conditions. The proposed controller is found to be robust for applications in an IPMSM drive.